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1518Verringerung der Ertragslücke für Getreide durch nachhaltige Managementpraktiken zur Sicherung der Welternährungssicherheit unter derzeitigen und künftigen KlimabedingungenBRIDGING THE YIELD GAP FOR CEREAL PRODUCTION THROUGH SUSTAINABLE MANAGEMENT PRACTICES FOR FOOD SECURITY UNDER PRESENT AND FUTURE CLIMATIC CONDITIONS 01/04/2014 00:00:0031/03/2016 00:00:00abgeschlossencompletedLeibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. (Projekte vor 2018)Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF) (project prior to 2018)x0xKersebaum, Kurt-Christian; Iqbal, Muhammad Anjumx228x1702x<div class='ntm_ZAL'>ZAL</div>  2014 Verringerung der Ertragslücke für Getreide durch nachhaltige Managementpraktiken zur Sicherung der Welternährungssicherheit unter derzeitigen und künftigen Klimabedingungen BRIDGING THE YIELD GAP FOR CEREAL PRODUCTION THROUGH SUSTAINABLE MANAGEMENT PRACTICES FOR FOOD SECURITY UNDER PRESENT AND FUTURE CLIMATIC CONDITIONS Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. (Projekte vor 2018) Kersebaum, Kurt-Christian; Iqbal, Muhammad Anjum Drittmittel Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF) (project prior to 2018) completed abgeschlossen <div class="ExternalClassD927A8734EEC4F868293CCF355D309BE"><p class="MsoNormal">​Global existiert eine Lücke zwischen erzielten und potentiell erreichbaren Getreideerträgen. Diese Lücke stellt insbesondere in den Entwicklungsländern wie Pakistan ein erhebliches Problem für zahlreiche Kulturpflanzen dar, während in den Industrieländern in den letzten Jahren eine Stagnation bzw. auch eine Abnahme bei den Erträgen zu beobachten war. Das Projekt analysiert den yield gap unter Verwendung eines Protokolls von van Wart et al. (2013) mithilfe von Pflanzenwachstumsmodellen und versucht Managementoptionen aufzuzeigen, die die Ertragslücke verringern sollen. Um Modellunsicherheiten zu erfassen, werden 3 verschiedene Modelle im Ensemble zum Einsatz kommen. Darüber hinaus wird der Effekt der Datenverfügbarkeit und Dichte untersucht. Die Analysen werden sowohl unter derzeitigen Klimabedingungen als auch unter den projizierten Klimaänderungsszenarien durchgeführt, um eventuell notwendige Anpassungsmaßnahmen zu erarbeiten. Das Projekt wird sowohl für Deutschland (hohe Datendichte) als auch Pakistan (geringe Datenverfügbarkeit) durchgeführt.</p></div> <div class="ExternalClass6879F8183C0249D18A1BEF857B3DCCDD"><p class="MsoNormal">​<span lang="EN-US" style="font-size&#58;9pt;font-family&#58;arial;">Globally, a yield gap between potential and actually achieved yield exists. This yield problem is more severe in developing countries like Pakistan for various agricultural commodities, while in the developed countries there is stagnation or decline in cereal production. To address this problem, we will use an approach suggested by van Wart et al. (2010) as a standard approach by using dynamic crop modeling for a yield gap analysis and to provide precisely optimum management practices to narrowing the yield gap. That management practices should also preserve the environment and resources. It is already documented that 70% yield improvement could be from precision agriculture / precise management practices. To consider model uncertainty an ensemble modelling with 3 different models will be performed. Additionally the effect of data density/resolution on results will be examined. Second objective will be the “climate change impact on cereal production“. In this part we will analyse the impact of climate change on crop production under current best management practices, to develop adapted practices and then provide adaptation strategies for the farmers, policy makers and for Government to implement these strategies to make a sustainability in the agricultural production.The investigations will be performed for Germany (high data density) and Pakistan (low data density).</span></p> <p>&#160;</p></div> AvH Iqbal <div class="ExternalClassCEE527BE-298B-4472-81CA-C3AED9BDA794"><ul><li>2014 Biomasse und Ertrag in Landschaften</li></ul></div> <div class="ExternalClassBE376EB4-B853-48B1-BAE5-266F73B871CA"></div> <div class="ExternalClassAB8909B5-F86A-4B96-8F51-AF8177582E94"><ul><li>keine Auswahl / Liste unvollständig</li></ul></div> <div class="ExternalClass9D1B4F1A-537B-45DE-A087-622576CBB237"><ul><li>Alexander-von-Humboldt-Stiftung</li></ul></div> <div class="ExternalClass2383F577-97DB-40F6-94A1-A68BDD6BA42D"></div><div class="ExternalClassD927A8734EEC4F868293CCF355D309BE"><p class="MsoNormal">​Global existiert eine Lücke zwischen erzielten und potentiell erreichbaren Getreideerträgen. Diese Lücke stellt insbesondere in den Entwicklungsländern wie Pakistan ein erhebliches Problem für zahlreiche Kulturpflanzen dar, während in den Industrieländern in den letzten Jahren eine Stagnation bzw. auch eine Abnahme bei den Erträgen zu beobachten war. Das Projekt analysiert den yield gap unter Verwendung eines Protokolls von van Wart et al. (2013) mithilfe von Pflanzenwachstumsmodellen und versucht Managementoptionen aufzuzeigen, die die Ertragslücke verringern sollen. Um Modellunsicherheiten zu erfassen, werden 3 verschiedene Modelle im Ensemble zum Einsatz kommen. Darüber hinaus wird der Effekt der Datenverfügbarkeit und Dichte untersucht. Die Analysen werden sowohl unter derzeitigen Klimabedingungen als auch unter den projizierten Klimaänderungsszenarien durchgeführt, um eventuell notwendige Anpassungsmaßnahmen zu erarbeiten. Das Projekt wird sowohl für Deutschland (hohe Datendichte) als auch Pakistan (geringe Datenverfügbarkeit) durchgeführt.</p></div><div class="ExternalClass6879F8183C0249D18A1BEF857B3DCCDD"><p class="MsoNormal">​<span lang="EN-US" style="font-size&#58;9pt;font-family&#58;arial;">Globally, a yield gap between potential and actually achieved yield exists. This yield problem is more severe in developing countries like Pakistan for various agricultural commodities, while in the developed countries there is stagnation or decline in cereal production. To address this problem, we will use an approach suggested by van Wart et al. (2010) as a standard approach by using dynamic crop modeling for a yield gap analysis and to provide precisely optimum management practices to narrowing the yield gap. That management practices should also preserve the environment and resources. It is already documented that 70% yield improvement could be from precision agriculture / precise management practices. To consider model uncertainty an ensemble modelling with 3 different models will be performed. Additionally the effect of data density/resolution on results will be examined. Second objective will be the “climate change impact on cereal production“. In this part we will analyse the impact of climate change on crop production under current best management practices, to develop adapted practices and then provide adaptation strategies for the farmers, policy makers and for Government to implement these strategies to make a sustainability in the agricultural production.The investigations will be performed for Germany (high data density) and Pakistan (low data density).</span></p> <p>&#160;</p></div><div class="ExternalClass202DBF13-3AFF-4191-8EE1-6DE7B658656E"><ul><li>Inst. für Landschaftssystemanalyse</li></ul></div><div class="ExternalClass2D82D8C3-37C5-4400-A7DF-652623D3796F"><ul><li>Inst. of Landscape Systems Analysis</li></ul></div><div class="ExternalClassA92CCD30-569C-4688-9C10-D8FBD7914B32">Muhammad Anjum Iqbal; Hon.-Prof. Dr. habil. Kurt-Christian Kersebaum</div>Kersebaum, Kurt-Christian<div class="ExternalClass192A023A-8E80-4EE1-AFBC-D802F05BA92F">Hon.-Prof. Dr. habil. Kurt-Christian Kersebaum</a></div><div class="ExternalClassCEE527BE-298B-4472-81CA-C3AED9BDA794"><ul><li>2014 Biomasse und Ertrag in Landschaften</li></ul></div> x225x  <div class="ExternalClassAB8909B5-F86A-4B96-8F51-AF8177582E94"><ul><li>keine Auswahl / Liste unvollständig</li></ul></div>Climate change; Cropping Systems; crop growth modelling; Evapotranspiration; Feldexperimente; Alexander-von-Humboldt-Stiftung<div class="ExternalClass9D1B4F1A-537B-45DE-A087-622576CBB237"><ul><li>Alexander-von-Humboldt-Stiftung</li></ul></div> 33   
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